Adolescent medicine subspecialty workforce: Insights from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Adolescent Medicine (AM) in Canada has undergone significant growth since being accredited by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) in May 2007. A deeper understanding of the workforce is needed in order to identify current gaps, to improve clinical care and scholarly endeavors, and to inform future developments. Methods: This is the first AM workforce survey administered in Canada and included 39 multiple-choice and 3 open-ended questions. Descriptive statistics were calculated, and thematic analysis was used for open-ended questions. Results: We identified 62 AM specialists from across Canada. The overall response was 97% (60/62). Most AM specialists were women (39/53, 74%), Caucasian (38/53, 72%), between 30 and 39 years old (22/53, 42%), and completed their subspecialty training in either Toronto (24/48, 50%) or Montreal (12/48, 25%). Nearly half of participants worked in either the Toronto, Ontario (13/49, 27%) or Montreal, Quebec (10/49, 20%). Nearly all participants (46/49, 94%) practiced in large urban population centres and were based in academic health science centres. The primary clinical areas of focus included eating disorders (25/51, 49%) and mental health (9/51, 18%). Almost all participants were satisfied with their career choice (41/50, 82%). Two-thirds of the participants (31/48, 65%) believed that there was an insufficient number of AM specialists in Canada. Conclusions: Highlighting current characteristics of the AM subspecialty will help government and academic policymakers in understanding the workforce available to care for Canadian adolescents and the need to develop training programs and policies to address gaps and shortages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».